一种控制扫地机器人运行的方法、相关装置和存储介质与流程

1.本发明涉及智能家居技术领域，尤其涉及一种控制扫地机器人运行的方法、相关装置和存储介质。


背景技术：

2.随着人工智能的不断发展，以人工智能为基础的扫地机器人逐渐走进人们的生活。扫地机器人对地面进行清洁时，通常利用扫地机器人上的摄像机对周围环境进行识别，然后对识别到的地面都进行清洁。
3.为了减小打扫区域，现有技术中存在由用户在识别到的区域内圈定一部分区域作为待打扫区域的技术方案，但是，对于面积比较大的场所，用户通常不会对每块区域的干净程度进行确认，为了保证清洁，用户圈选的范围通常较大。


技术实现要素：

4.本发明所要解决的技术问题是，提供一种控制扫地机器人运行的方法、相关装置和存储介质，能够打扫干净由目标对象移动对地面造成的污渍，在完成清洁任务的前提下减小打扫区域、缩短扫地机器人的打扫时长、同时降低扫地机器人的功耗。
5.为了解决上述技术问题，本发明实施例第一方面公开了一种控制扫地机器人运行的方法，该方法应用于能够与扫地机器人通信的智能摄像机，所述方法包括：根据目标对象的卷积神经网络模型对获取的视频进行识别，确定所述视频中是否出现所述目标对象；在识别出所述视频中出现所述目标对象时，确定第一轨迹信息，所述第一轨迹信息用于表征所述目标对象的移动轨迹；根据所述扫地机器人的卷积神经网络模型确定所述扫地机器人的初始位置；向所述扫地机器人发送第一消息，所述第一消息包括所述第一轨迹信息，所述第一消息用于触发所述扫地机器人由所述初始位置移动并对所述第一轨迹信息对应的地面进行打扫。
6.采用该实施例，智能摄像机根据目标对象的卷积神经网络模型和扫地机器人的卷积神经网络模型，能够准确地识别出目标对象的移动轨迹以及扫地机器人的初始位置，进而触发扫地机器人由初始位置移动并对目标对象移动轨迹对应的地面进行打扫。采用该技术方案扫地机器人在智能摄像机的控制下运行，不需要人为干预，有利于扫地机器人打扫干净由目标对象移动对地面造成的污渍，在完成清洁任务的前提下减小了打扫区域、缩短了扫地机器人打扫时长、降低了扫地机器人的功耗。
7.目标对象可以是人形，利用人形的卷积神经网络模型可以识别出人形的移动轨迹。在一些可能的实施方式中，为了方便移动，智能摄像机可以带有云台。
8.结合第一方面，在一些可能的实施例中，所述确定第一轨迹信息，包括：根据所述目标对象的移动轨迹确定第一数组p，所述p中任一元素pi对应所述目标对象的一个位置坐标，所述i≥1，所述i是正整数；所述触发所述扫地机器人由所述初始位置移动并对所述第一轨迹信息对应的地面进行打扫，包括：触发所述扫地机器人由所述初始位置移动至所述p
的第一个元素p1对应的位置；在所述扫地机器人移动至所述p1对应的位置时，触发所述扫地机器人启动打扫功能，触发所述扫地机器人移动并对所述p中每个元素对应的地面进行打扫。
9.在一些可能的实施例中，目标对象的位置可以用三维坐标来表示，分别表征目标对象与智能摄像机视域边界的距离和景深，景深是智能摄像机与目标对象的距离。
10.结合第一方面，在一些可能的实施例中，所述触发所述扫地机器人移动并对所述p中每个元素对应的地面进行打扫，包括：步骤1，根据预设的拟合条件、所述扫地机器人的位置和所述pi，确定所述扫地机器人的打扫轨迹是否与所述pi拟合完成；步骤2，在所述扫地机器人的打扫轨迹与所述pi拟合未完成时，触发所述扫地机器人朝向所述pi对应的位置移动并对途经的地面执行打扫操作，重复所述步骤1；步骤3，在所述扫地机器人的打扫轨迹与所述pi拟合完成时，触发所述扫地机器人朝向p
(i+1)
对应的位置移动并对途经的地面执行打扫操作；直至所述扫地机器人的打扫轨迹与所述p中的全部元素拟合完成后，确定初步打扫结束。
11.结合第一方面，在一些可能的实施例中，在初步打扫结束后，所述方法还包括：获取已打扫地面的图像；根据干净地面的神经网模型对所述已打扫地面的图像进行识别，确定所述已打扫地面是否打扫干净；在识别出所述已打扫地面中存在未打扫干净的区域时，确定第二轨迹信息，所述第二轨迹信息包括所述第一数组p中所在位置位于所述未打扫干净的区域内的元素；向所述扫地机器人发送第二消息，所述第二消息包括所述第二轨迹信息，所述第二消息用于触发所述扫地机器人对所述第二轨迹信息对应的地面进行打扫，直至已打扫地面都打扫干净，确定打扫结束。
12.该实施例智能摄像机利用干净地面的神经网模型对已打扫地面的图像进行识别，识别出未打扫干净的区域，进而触发扫地机器人对未打扫干净的区域重新打扫，有利于确保打扫效果。
13.结合第一方面，在一些可能的实施例中，所述方法还包括：根据充电桩的卷积神经网络模型确定所述充电桩的位置；向所述扫地机器人发送第三消息，所述第三消息包括所述充电桩的位置信息，在第一预设条件满足时，触发所述扫地机器人根据所述第三消息朝向所述充电桩移动，并且在所述扫地机器人到达所述充电桩的位置时，将所述扫地机器人的运行模式切换为与所述第一预设条件匹配的运行模式，所述第一预设条件包括：打扫结束或者所述扫地机器人的剩余电量低于第一阈值。与第一预设条件匹配的运行模式可以是充电模式或者睡眠模式，当然也可以先切换为充电模式然后再切换为睡眠模式。
14.该实施例当打扫结束或者扫地机器人的剩余电量较低时，通过充电桩的卷积神经网络模型确定充电桩的位置，并触发扫地机器人移动至充电桩位置，切换工作状态为睡眠状态或者充电状态，可以节省功耗，以及确保扫地机器人在电量过低时能够及时进行充电，以保证清扫工作的连续性。
15.可以理解的，在一些实施例中，若扫地机器人的电量较低导致待打扫的区域未打扫完时，在扫地机器人电量充满或者达到一定阈值后，可以返回对未打扫完的区域继续进行打扫。
16.本发明实施例第二方面公开了一种扫地机器人的运行方法，所述扫地机器人与智能摄像机进行通信，所述方法包括：接收所述智能摄像机发送的第一消息；所述第一消息包
括第一轨迹信息，所述第一轨迹信息由所述智能摄像机根据目标对象的移动轨迹确定，所述目标对象的移动轨迹由所述智能摄像机根据所述目标对象的卷积神经网络模型对拍摄的视频进行识别确定；根据所述第一轨迹信息对地面进行打扫。
17.其中，目标对象可以是人形，智能摄像机可以利用人形的卷积神经网络模型识别人形的移动轨迹。
18.采用该实施例，扫地机器人与智能摄像机进行通信，获取目标对象移动轨迹信息，进而对移动轨迹对应的地面进行打扫。其中，目标对象的移动轨迹由智能摄像机根据目标对象的卷积神经网络模型确定。该技术方案扫地机器人在智能摄像机的控制下运行，不需要人为干预，有利于扫地机器人打扫干净由目标对象移动对地面造成的污渍，在完成清洁任务的前提下减小了打扫区域、缩短了扫地机器人打扫时长、降低了扫地机器人的功耗。
19.结合第二方面，在一些可能的实施例中，所述第一轨迹信息包括：所述智能摄像机根据所述目标对象的移动轨迹确定的第一数组p，所述p中任一元素pi对应所述目标对象的一个位置坐标，所述i≥1，所述i是正整数；所述根据所述第一轨迹信息对地面进行打扫，包括：由初始位置移动至所述p的第一个元素p1对应的位置；在移动至所述p1对应的位置时，启动打扫功能；对所述p中每个元素对应的地面进行打扫。
20.结合第二方面，在一些可能的实施例中，所述对所述p中每个元素对应的地面进行打扫，包括：在所述扫地机器人的打扫轨迹与所述pi拟合未完成时，朝向所述pi对应的位置移动，并对途经的地面执行打扫操作；在所述扫地机器人的打扫轨迹与所述pi拟合完成时，朝向p
(i+1)
对应的位置移动并对途经的地面执行打扫操作。
21.结合第二方面，在一些可能的实施例中，所述方法还包括：在初步打扫结束后，若接收到所述智能摄像机发送的第二消息，对所述第二消息包括的第二轨迹信息对应的地面进行打扫；在所述扫地机器人的打扫轨迹与所述p中的全部元素拟合完成后，初步打扫结束，所述第二轨迹信息包括所述第一数组p中所在位置位于未打扫干净的区域内的元素；所述未打扫干净的区域由所述智能摄像机根据干净地面的神经网络模型对所述已打扫地面的图像进行识别后确定。
22.该实施例扫地机器人接收到智能摄像机发送的第二消息后，可以对未打扫干净的区域重新打扫，有利于确保打扫效果。
23.结合第二方面，在一些可能的实施例中，所述方法还包括：接收所述智能摄像机发送的第三消息，所述第三消息包括充电桩的位置信息；在第一预设条件满足时，根据所述第三消息朝向所述充电桩移动；所述第一预设条件包括：打扫结束或者所述扫地机器人的剩余电量低于第一阈值；在到达所述充电桩的位置时，将运行模式切换为与所述第一预设条件匹配的运行模式。其中，与第一预设条件匹配的运行模式可以是充电模式或者睡眠模式，当然也可以先切换为充电模式然后再切换为睡眠模式。
24.具体地，当扫地机器人到达充电的位置时，若剩余电量低于预设的第一阈值，可以触发扫地机器人切换到充电状态。当扫地机器人到达充电的位置时，若剩余电量高于预设的第二阈值，可以触发扫地机器人切换到睡眠状态。可以理解的，扫地机器人也可以设置其他的工作状态，到达充电桩位置时，根据扫地机器人的实时运行和剩余电量切换到与之匹配的状态，具体的，可以根据需要进行设置，这里不做限定。
25.采用该实施例，当打扫结束或者扫地机器人的剩余电量较低时，通过充电桩的卷
积神经网络模型确定充电桩的位置，并触发扫地机器人移动至充电桩位置，切换工作状态为睡眠状态或者充电状态，可以节省功耗，以及确保扫地机器人在电量过低时能够及时进行充电，以保证清扫工作的连续性。
26.可以理解的，若扫地机器人的电量较低使得待打扫的区域未打扫完，在扫地机器人电量充满或者达到一定阈值后，可以返回对未打扫完的区域继续进行打扫。
27.本发明实施例第三方面公开了一种智能摄像机，包括：第一通信模块、摄像头、存储器和处理器，所述第一通信模块用于收发消息，所述摄像头用于获取视频和图像，所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的控制程序，所述控制程序被所述处理器运行时，所述处理器与所述第一通信模块和所述摄像头配合，执行第一方面以及第一方面的任一可能的实现方式中的方法。
28.采用该实施例，智能摄像机根据目标对象的卷积神经网络模型和扫地机器人的卷积神经网络模型，能够准确地识别出目标对象的移动轨迹以及扫地机器人的初始位置，进而触发扫地机器人由初始位置移动并对目标对象移动轨迹对应的地面进行打扫。采用该技术方案扫地机器人在智能摄像机的控制下运行，不需要人为干预，有利于扫地机器人打扫干净由目标对象移动对地面造成的污渍，在完成清洁任务的前提下减小了打扫区域、缩短了扫地机器人打扫时长、降低了扫地机器人的功耗。
29.本发明实施例第四方面公开了一种扫地机器人，包括：第二通信模块、打扫模块、移动模块、存储器和处理器，所述第二通信模块用于收发消息，所述打扫模块用于对地面进行打扫，所述移动模块用于带动所述扫地机器人移动，所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的控制程序，所述控制程序被所述处理器运行时，所述处理器与第二通信模块、所述打扫模块和所述移动模块配合，执行第二方面以及第二方面的任一可能的实现方式中的方法。
30.采用该实施例，扫地机器人与智能摄像机进行通信，获取目标对象移动轨迹信息，进而对移动轨迹对应的地面进行打扫。其中，目标对象的移动轨迹由智能摄像机根据目标对象的卷积神经网络模型确定。该技术方案扫地机器人在智能摄像机的控制下运行，不需要人为干预，有利于扫地机器人打扫干净由目标对象移动对地面造成的污渍，在完成清洁任务的前提下减小了打扫区域、缩短了扫地机器人打扫时长、降低了扫地机器人的功耗。
31.本发明实施例第五方面公开了一种扫地机器人系统，包括：扫地机器人、至少一个智能摄像机和充电桩，所述至少一个智能摄像机与所述扫地机器人和所述充电桩无线通信，所述扫地机器人如第四方面所述，所述智能摄像机如第三方面所述。
32.采用本发明实施例提供的技术方案，扫地机器人系统中的扫地机器人在智能摄像机的控制下运行，不需要人为干预，智能摄像机根据目标对象的卷积神经网络模型和扫地机器人的卷积神经网络模型，能够准确地识别出目标对象的移动轨迹以及扫地机器人的初始位置，进而触发扫地机器人由初始位置移动并对目标对象移动轨迹对应的地面进行打扫。采用该技术方案有利于扫地机器人打扫干净由目标对象移动对地面造成的污渍，在完成清洁任务的前提下减小了打扫区域、同时缩短了扫地机器人打扫时长、降低了扫地机器人的功耗。
33.本发明实施例第六方面公开了一种计算机可读存储介质，存储有程序文件，所述程序文件能够被执行以实现如第一方面或第二方面的任一可能的实现方式中的方法。
附图说明
34.为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍。
35.图1为本发明一个实施例对应的应用场景示意图；
36.图2为本发明另一个实施例对应的应用场景示意图；
37.图3是本发明一个实施例公开的控制扫地机器人运行的方法的交互流程示意图；
38.图4是本发明一个实施例公开的目标对象移动轨迹的坐标示意图；
39.图5是本发明一个实施例公开的一种控制扫地机器人运行的方法的流程示意图；
40.图6是本发明一个实施例公开的一种控制扫地机器人运行的方法的流程示意图；
41.图7是本发明一个实施例公开的控制扫地机器人运行的方法的交互流程示意图；
42.图8是本发明一个实施例公开的智能摄像机的结构示意图；
43.图9是本发明一个实施例公开的扫地机器人的结构示意图。
具体实施方式
44.为了使本技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本技术进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
45.随着卷积神经网络下的人形检测精度逐步提升，搭载卷积神经网络模型的智能摄像机能够对人形运动轨迹的坐标做精确跟踪记录。现有技术中，智能摄像机做人形检测或识别报警大多功能独立，没有对其他智能备产生联动控制，应用相对独立。
46.随着扫地机器人的热度逐步提升，大多数厂商主要攻克如何生成室内空间位置，然后人工指定打扫区域，实际生活中需要打扫的地面通常是人频繁行走的区域。现有技术中，人为指定打扫区域的技术方案存在费时、清理力度差、运行时间长、耗电高等缺点。
47.需要说明的是，除了人的走动以外，地面需要打扫的区域也可能是由其他对象的移动产生的，比如宠物、可以移动的玩具等。为了描述方便，本发明实施例以对人形进行识别为例进行描述，可以理解的，本发明提供的技术方案也适用其他对象作为目标对象的场景。
48.本发明实施例提供的控制扫地机器人运行的方案利用智能摄像机对扫地机器人的运行进行控制，智能摄像机可以搭载人形的卷积神经网络模型、扫地机器人的卷积神经网络模型、充电栓的卷积神经网络模型、或者干净地面的卷积神经网络模型等，智能摄像机能够对人形、扫地机器人、充电桩，干净的地面等进行识别。智能摄像机根据识别结果得到人形移动轨迹信息，并触发扫地机器人对人形移动轨迹对应的地面进行打扫。
49.请参见图1，图1为本发明一个实施例对应的应用场景示意图，在大厅100中包括：智能摄像机101、扫地机器人102和充电桩103。智能摄像机101与扫地机器人102可以通过无线方式(比如：蓝牙、wifi等)进行通信。智能摄像机101搭载有人形的卷积神经网络模型和扫地机器人的卷积神经网络模型，智能摄像机101根据人形的卷积神经网络模型对获取的视频进行识别，确定视频中是否出现人形；在识别出视频中出现人形时，确定人形的轨迹信息，人形的轨迹信息用于表征人形的移动轨迹104；智能摄像机101根据扫地机器人102的卷积神经网络模型可以确定扫地机器人102的初始位置；然后，智能摄像机101向扫地机器人
102发送第一消息，第一消息触发扫地机器人102由初始位置移动并对人形的轨迹信息对应的地面进行打扫；智能摄像机101还可以根据充电桩103的卷积神经网络确定充电桩的位置，扫地机器人102打扫完后或者扫地机器人102的电量较低时，智能摄像机101触发扫地机器人102移动至充电桩103充电或者切换至睡眠状态。为了增加灵活性，在一些可能的实施例中，智能摄像机101可以安装在云台上。
50.需要说明的是，在一些可能的实施例中，扫地机器人可以接入多台智能摄像机，如图2所示，在大厅200中包括：三台与扫地机器人205进行通信的智能摄像机201、202和203，以及充电桩206。智能摄像机可以根据人形的卷积神经网络模型对获取的视频进行识别，确定视频中是否出现人形；举例来说，智能摄像机202识别出视频中出现人形时，确定人形的轨迹信息，人形的轨迹信息用于表征人形的移动轨迹204；智能摄像机201根据扫地机器人205的卷积神经网络模型确定扫地机器人205的初始位置；然后，智能摄像机202向扫地机器人205发送第一消息，第一消息触发扫地机器人205由初始位置移动并对第一轨迹信息对应的地面进行打扫。为了增加灵活性，在一些可能的实施例中智能摄像机201可以安装在云台上。可以理解的，在一些可能的实施例中，多台智能摄像机可以相互配合工作。
51.请参见图3，图3为本发明一个实施例公开的控制扫地机器人运行的方法的交互流程示意图，智能摄像机与扫地机器人交互时，包括如下步骤。
52.301.智能摄像机根据人形的卷积神经网络模型对获取的视频进行识别，确定视频中是否有人形出现。
53.302.智能摄像机在识别出视频中有人形出现时，确定第一轨迹信息，第一轨迹信息用于表征人形的移动轨迹。
54.在一些可能的实施例中，智能摄像机可以根据人形的移动轨迹确定第一数组p，p中任一元素pi对应人形的一个位置坐标，i≥1，i是正整数；在一些可能的实施例中，人形的位置可以用三维坐标(x，y，z)来表示，x和y分别表示人形与智能摄像机视域边界的距离，z表示景深，即人形与智能摄像机的距离。举例来说，如图4所示，智能摄像机可以确定人形在a1、a2、a3、a4、a5和an等位置的坐标，分别是(x1、y1、z1)、(x2、y2、z2)、(x3、y3、z3)、(x4、y4、z4)、(x5、y5、z5)和(xn、yn、zn)，第一数组p中的任一个元素可以用该元素对应的坐标来表示。
55.303.智能摄像机根据扫地机器人的卷积神经网络模型确定扫地机器人的初始位置。
56.304.智能摄像机向扫地机器人发送第一消息，第一消息包括第一轨迹信息，第一消息用于触发扫地机器人由初始位置移动并对第一轨迹信息对应的地面进行打扫。
57.305.扫地机器人接收智能摄像机发送的第一消息；第一消息包括第一轨迹信息。
58.306.扫地机器人根据第一轨迹信息对地面进行打扫。
59.在一些可能的实施方式中，第一轨迹信息可以对应第一数组p，第一数组p根据人形的移动轨迹确定，p中任一元素pi对应人形的一个位置坐标，i≥1，i是正整数；扫地机器人根据第一轨迹信息对地面打扫可以包括如下步骤。
60.步骤1，根据预设的拟合条件、扫地机器人的位置和pi，确定扫地机器人的打扫轨迹是否与pi拟合完成。
61.步骤2，在扫地机器人的打扫轨迹与pi拟合未完成时，触发扫地机器人朝向pi对应的位置移动并对途经的地面执行打扫操作，重复所述步骤1。
62.步骤3，在扫地机器人的打扫轨迹与pi拟合完成时，触发扫地机器人朝向p
(i+1)
对应的位置移动并对途经的地面执行打扫操作；直至扫地机器人的打扫轨迹与述p中的全部元素拟合完成后，确定初步打扫结束。
63.采用本发明实施例提供的技术方案，扫地机器人在智能摄像机的控制下运行，不需要人为干预，智能摄像机根据目标对象的卷积神经网络模型和扫地机器人的卷积神经网络模型，能够准确地识别出目标对象的移动轨迹以及扫地机器人的初始位置，进而触发扫地机器人由初始位置移动并对目标对象移动轨迹对应的地面进行打扫。采用该技术方案，有利于扫地机器人打扫干净由目标对象移动对地面造成的污渍，在完成清洁任务的前提下减小了打扫区域、同时缩短了扫地机器人打扫时长、降低了扫地机器人的功耗。
64.请参见图5，图5为本发明一个实施例公开的控制扫地机器人运行的方法的流程示意图，智能摄像机控制扫地机器人运行的方法包括如下步骤。
65.501.智能摄像机获取视频。
66.502.智能摄像机判断获取的视频中是否出现人形。若是，则执行步骤503；若否，则返回步骤501。
67.具体的，智能摄像机可以根据人形的卷积神经网络模型确定获取的视频中是否出现人形。
68.503.确定第一轨迹信息，第一轨迹信息包括第一数组p，第一数组p包括n个元素(p1、p2、
…
、pn)，用于表示人形的移动轨迹。
69.504.向扫地机器人发送第一消息，第一消息可以包括第一数组p。
70.505.设置i＝1。
71.可以理解地，i可为大于等于1的整数，本实施例仅以i＝1起始为例，在其他实施方式中，可根据实际情况进行自定义设置，触发扫地机器人从第一消息中的其他pi开启移动，在此不作限定。
72.506.触发扫地机器人朝向p1对应的位置(x1、y1、z1)移动。
73.具体的，智能摄像机可以根据扫地机器人的卷积神经网络模型确定扫地机器人的实时位置。
74.507.智能摄像机判断打扫轨迹与p1是否拟合完成。若是，则执行步骤508；若否，则执行步骤506。
75.在一些可能的实施方式中，扫地机器人的打扫轨迹可以根据扫地机器人移动经过的坐标进行标识。举例来说，若扫地机器人当前的坐标为(x0、y0、z0)，判断打扫轨迹是否与p1拟合完成，可以通过判断(x1、y1、z1)与(x0、y0、z0)的距离r来确定。若r小于预设值，则确定打扫轨迹与p1拟合完成；若大于或者等于预设值，则确定打扫轨迹与p1未完成拟合。需要说明的是，在一些可能的实施方式中，判断打扫轨迹与p1是否拟合完成，可以根据扫地机器人的一个坐标点与p1之间的关系来确定。在另外一些可能的实施方式中，判断打扫轨迹与p1是否拟合完成可以根据扫地机器人多个坐标点与p1之间的关系来确定，可以理解的，拟合的判断除了采用两点之间的距离来判断以外，也可以采用其他的标准进行判断，这里不做限定。
76.508.智能摄像机触发扫地机器人启动打扫功能。
77.509.智能摄像机判断i是否小于n，若是，则执行步骤510；若否，则打扫结束。
78.510.智能摄像机设置i＝i+1。
79.可以理解地，本实施例仅以按照i＝i+1的规则移动为例，在其他实施方式中，还可设置i＝i+2，或者在i达到某一触发条件时开启i＝i-1，以实现往复清扫，具体规则可根据实际情况进行自定义设置，在此不作限定。
80.511.智能摄像机触发扫地机器人朝向pi对应的位置移动并对途经的地面执行打扫操作。
81.512.判断打扫轨迹与pi是否拟合完成。若是，则执行步骤509；若否，则执行步骤511。
82.采用该实施例提供的技术方案，扫地机器人在智能摄像机的控制下运行，不需要人为干预，智能摄像机根据目标对象的卷积神经网络和扫地机器人的卷积神经网络，能够准确地识别出目标对象的移动轨迹以及扫地机器人的初始位置和实时位置，进而触发扫地机器人由初始位置移动并对目标对象移动轨迹对应的地面进行打扫。采用该技术方案有利于清理干净由目标对象移动对地面造成的污渍，在完成清洁任务的前提下减小了扫地机器人的打扫区域、同时缩短了扫地机器人打扫时长、降低了扫地机器人的功耗。
83.请参见图6，图6为本发明一个实施例公开的控制扫地机器人运行的方法的流程示意图，该流程图对应场景是：扫地机器人根据第一轨迹信息对地面进行打扫之后，智能摄像机对已打扫地面进行识别，确定已打扫的地面是否存在未打扫干净的区域，若存在未打扫干净的区域，则对未打扫干净的区域重新进行打扫。图6所示的智能摄像机控制扫地机器人运行的方法包括如下步骤。
84.601.智能摄像机获取已打扫地面的图像。
85.602.智能摄像机判断已打扫地面是否打扫干净。若是，则打扫结束；若否，则执行步骤603。
86.603.智能摄像机确定第二轨迹信息，第二轨迹信息包括第一数组p中所在位置位于未打扫干净的区域内的元素。
87.604.智能摄像机向扫地机器人发送第二消息，第二消息包括第二轨迹信息，第二轨迹信息包括第二数组p'，第二组p'包括n'个元素。
88.605.智能摄像机设置i'＝1。
89.606.智能摄像机触发扫地机器人朝向第二数组p'中的第一个元素p1'对应的位置移动。
90.607.智能摄像机判断打扫轨迹与p1'是否拟合完成。
91.在一些可能的实施方式中，扫地机器人的打扫轨迹可以根据扫地机器人移动经过的位置的坐标进行标识。举例来说，若扫地机器人当前位置对应的坐标为(x0'、y0'、z0')，判断打扫轨迹是否与p1'拟合完成，可以通过判断(x1'、y1'、z1')与(x0'、y0'、z0')的距离r'来确定。若r'小于预设值，则确定打扫轨迹与p1'拟合完成；若大于或者等于预设值，则确定打扫轨迹与p1'未完成拟合。需要说明的是，在一些可能的实施方式中，判断打扫轨迹与p1'是否拟合完成可以根据扫地机器人的一个坐标点与p1'之间的关系来确定，在另外一些可能的实施方式中，判断打扫轨迹与p1'是否拟合完成可以根据扫地机器人多个坐标点与p1'之间的关系来确定，可以理解的，拟合的判断除了采用两点之间的距离来判断，也可以采用其他的标准进行判断，这里不做限定。
92.608.智能摄像机触发扫地机器人启动打扫功能。
93.609.智能摄像机判断i'是否小于n'。若是，则执行步骤610；若否，则打扫结束。
94.610.智能摄像机设置i'＝i'+1。
95.611.智能摄像机触发扫地机器人朝向pi'对应的位置移动并对途经的地面执行打扫操作。
96.612.智能摄像机判断打扫轨迹与pi'是否拟合完成。若是，则执行步骤609；若否，则执行步骤611。
97.该实施例智能摄像机可以对已打扫区域进行识别，并触发扫地机器人对识别出的未打扫干净的区域重新打扫，有利于确保打扫效果。
98.需要说明的是，图6对应的实施例在确定存在未打扫干净的区域之后，对未打扫干净的区域再次进行打扫，打扫完则确定打扫结束。在一些可能的实施方式中，还可以进一步地对再次打扫的区域进行识别确定是否存在未打扫干净的区域，若存在未打扫干净的区域可以继续触发打扫的操作，直至不存在未打扫干净的区域为止，流程可以参考图6所示，这里不再赘述。
99.需要说明的是，该实施例是在初步打扫结束后，对已打扫地面是否打扫干净进行识别，确定需要重新打扫的轨迹信息。在一些可能的实施方式中，对已打扫地面是否干净的判断可以是打扫一个点之后，判断该点打扫后对应的地面是否干净，如果不干净，则重新打扫，直至该点对应的地面打扫干净为止，然后继续扫下一个点。可以理解的，在一些可能的实施例中，也可以打扫多个点(比如打扫5个点)之后对多个点对应的已打扫的地面进行识别，确认是否存折未打扫干净的区域，若存在未打扫干净的区域，则重新打扫。
100.需要说明的是，图6对应的实施例，利用第二数组对第一数组中未打扫干净的轨迹信息进行记录。在一些可能的实施方式中，可以对第一数组中的每个元素增加一个状态参数，用于标识该点对应的地面被打扫的状态，具体地，该状态参数的值可以是已清理或者未清理，其中，已清理表示该元素对应的地面已打扫干净，未清理表示该元素对应的地面未打扫干净。识别后，将未打扫干净区域内的点对应的元素的状态参数设置为未清理，再次打扫的时候，对状态参数为未清理的元素对应的地面进行打扫。
101.请参见图7，图7是本技术一个实施例公开的控制扫地机器人运行的方法的交互流程示意图。智能摄像机与扫地机器人交互时，包括如下步骤。
102.701.智能摄像机根据充电桩的卷积神经网络模型确定充电桩的位置。
103.702.第一预设条件满足时，智能摄像机向扫地机器人发送第三消息。
104.第三消息包括充电桩的位置信息。第一预设条件包括：打扫结束或者扫地机器人的剩余电量低于第一阈值。
105.703.扫地机器人根据第三消息朝向充电桩移动。
106.704.扫地机器人到达充电桩位置时，工作状态切换为睡眠/充电。
107.具体地，当扫地机器人到达充电的位置时，若剩余电量低于预设的第一阈值，可以触发扫地机器人切换到充电状态。当扫地机器人到达充电的位置时，若剩余电量高于预设的第二阈值，可以触发扫地机器人切换到睡眠状态。可以理解的，扫地机器人也可以设置其他的工作状态，到达充电桩位置时，根据扫地机器人的实时运行状态和剩余电量切换到与之匹配的状态，可以根据需要进行设置，这里不做限定。
108.采用该实施例，当打扫结束或者扫地机器人的剩余电量较低时，智能摄像机根据充电桩的卷积神经网络模型确定充电桩的位置，并触发扫地机器人移动至充电桩位置，切换工作状态为睡眠状态或者充电状态，可以节省功耗，以及确保扫地机器人在电量过低时能够及时进行充电，以保证清扫工作的连续性。
109.可以理解的，在一些可能的实施例中，若扫地机器人的电量较低使得待打扫的区域未打扫完时，在扫地机器人的电量充满或者达到一定阈值后，可以返回对未打扫完的区域继续进行打扫。
110.请参见图8，图8是本发明一个实施例公开的智能摄像机的结构示意图。智能摄像机800，包括：第一通信模块801、摄像头802、存储器803和处理器804，第一通信模块801用于收发消息，摄像头802用于获取视频和图像，存储器803上存储有可在处理器804上运行的控制程序，控制程序被处理器804运行时，处理器804与第一通信模块801和摄像头802配合，执行如下方法：处理器804根据目标对象的卷积神经网络模型对摄像头802获取的视频进行识别，确定视频中是否出现人形。在处理器804识别出视频中出现人形时，确定第一轨迹信息，第一轨迹信息用于表征人形的移动轨迹。处理器804根据扫地机器人的卷积神经网络模型对获取的图像进行识别，确定扫地机器人的初始位置。第一通信模块801向扫地机器人发送第一消息，第一消息包括所述第一轨迹信息，第一消息用于触发扫地机器人由初始位置移动并对第一轨迹信息对应的地面进行打扫。
111.采用本发明实施例提供的技术方案，扫地机器人在智能摄像机的控制下运行，不需要人为干预，智能摄像机根据目标对象的卷积神经网络模型和扫地机器人的卷积神经网络模型，能够准确地识别出目标对象的移动轨迹以及扫地机器人的初始位置，进而触发扫地机器人由初始位置移动并对目标对象移动轨迹对应的地面进行打扫。采用该技术方案，有利于扫地机器人打扫干净由目标对象移动对地面造成的污渍，在完成清洁任务的前提下减小了打扫区域、同时缩短了扫地机器人打扫时长、降低了扫地机器人的功耗。
112.在一些可能的实施方式中，处理器804确定第一轨迹信息，可以包括：根据人形的移动轨迹确定第一数组p，p中任一元素pi对应人形的一个位置坐标，i≥1，i是正整数。触发扫地机器人由初始位置移动并对第一轨迹信息对应的地面进行打扫，可以包括：触发扫地机器人由初始位置移动至p的第一个元素p1对应的位置；在扫地机器人移动至p1对应的位置时，触发扫地机器人启动打扫功能，触发扫地机器人移动并对p中每个元素对应的地面进行打扫。
113.在一些可能的实施方式中，触发扫地机器人移动并对p中每个元素对应的地面进行打扫，包括：步骤1.处理器804根据预设的拟合条件、扫地机器人的位置和pi，确定扫地机器人的打扫轨迹是否与pi拟合完成。步骤2.在扫地机器人的打扫轨迹与pi拟合未完成时，触发扫地机器人朝向pi对应的位置移动并对途经的地面执行打扫操作，重复所述步骤1。步骤3.在扫地机器人的打扫轨迹与pi拟合完成时，触发扫地机器人朝向p
(i+1)
对应的位置移动并对途经的地面执行打扫操作；直至扫地机器人的打扫轨迹与p中的全部元素拟合完成后，确定初步打扫结束。
114.在一些可能的实施方式中，在初步打扫结束后，还可以包括如下步骤：摄像头802获取已打扫地面的图像。处理器804根据干净地面的神经网络模型对已打扫地面的图像进行识别，确定已打扫地面是否打扫干净。处理器804在识别出已打扫地面中存在未打扫干净
的区域时，确定第二轨迹信息，第二轨迹信息包括第一数组p中位置位于未打扫干净的区域内的元素。第一通信模块801向扫地机器人发送第二消息，第二消息包括所述第二轨迹信息，第二消息用于触发扫地机器人对所述第二轨迹信息对应的地面进行打扫，直至已打扫地面都打扫干净，确定打扫结束。
115.该实施例智能摄像机可以对已打扫区域进行识别，并触发扫地机器人对识别出的未打扫干净的区域重新打扫，有利于确保打扫效果。
116.在一些可能的实施方式中，处理器804还用于根据充电桩的卷积神经网络模型确定充电桩的位置；第一通信模块801向扫地机器人发送第三消息，第三消息包括充电桩的位置信息，在第一预设条件满足时，触发扫地机器人根据第三消息朝向充电桩移动，并且在扫地机器人到达充电桩的位置时，将扫地机器人的运行模式切换为与第一预设条件匹配的运行模式，第一预设条件包括：打扫结束或者所述扫地机器人的剩余电量低于第一阈值。
117.采用该实施例，当打扫结束或者扫地机器人的剩余电量较低时，智能摄像机根据充电桩的卷积神经网络模型确定充电桩的位置，并触发扫地机器人移动至充电桩位置，切换工作状态为睡眠状态或者充电状态，可以节省功耗，以及确保扫地机器人在电量过低时能够及时进行充电，以保证清扫工作的连续性。
118.可以理解的，在一些可能的实施例中，若扫地机器人的电量较低使得待打扫的区域未打扫完时，在扫地机器人的电量充满或者达到一定阈值后，可以返回对未打扫完的区域继续进行打扫。
119.请参见图9，图9是本发明一个实施例公开的扫地机器人的结构示意图，扫地机器人900包括：第二通信模块901、打扫模块902、移动模块903、存储器904和处理器905。第二通信模块901用于收发消息，打扫模块902用于对地面进行打扫，移动模块903用于带动扫地机器人900移动，存储器904上存储有可在处理器905上运行的控制程序，控制程序被处理器905运行时，处理器905与第二通信模块901、打扫模块902和移动模块903配合，执行如下方法：第二通信模块901接收智能摄像机发送的第一消息；第一消息包括第一轨迹信息，第一轨迹信息由智能摄像机根据目标对象的移动轨迹确定，目标对象的移动轨迹由智能摄像机根据目标对象的卷积神经网络模型对拍摄的视频进行识别确定；处理器904触发移动模块903移动，并触发打扫模块902对第一轨迹信息并对地面进行打扫。
120.采用本发明实施例提供的技术方案，扫地机器人在智能摄像机的控制下运行，不需要人为干预，智能摄像机根据目标对象的卷积神经网络和扫地机器人的卷积神经网络，识别出目标对象的移动轨迹以及扫地机器人的初始位置，进而触发扫地机器人由初始位置移动并对目标对象移动轨迹对应的地面进行打扫。采用该技术方案有利于打扫干净由目标对象移动对地面造成的污渍，在完成清洁任务的前提下减小了打扫区域、同时缩短了扫地机器人打扫时长、降低了扫地机器人的功耗。
121.在一些可能的实施方式中，第一轨迹信息包括：智能摄像机根据人形的移动轨迹确定的第一数组p，p中任一元素pi对应人形的一个位置坐标，i≥1，i是正整数；根据第一轨迹信息对地面进行打扫，包括：由初始位置移动至p的第一个元素p1对应的位置；在移动至p1对应的位置时，启动打扫功能；对p中每个元素对应的地面进行打扫。
122.在一些可能的实施方式中，对p中每个元素对应的地面进行打扫，包括：在扫地机器人的打扫轨迹与pi拟合未完成时，移动模块903朝向pi对应的位置移动，并且打扫模块902
对途经的地面执行打扫操作；在扫地机器人的打扫轨迹与pi拟合完成时，移动模块903朝向p
(i+1)
对应的位置移动并且打扫模块902对途经的地面执行打扫操作。
123.在一些可能的实施方式中，第二通信模块901还用于在初步打扫结束后，若接收到智能摄像机发送的第二消息，打扫模块902对第二消息包括的第二轨迹信息对应的地面进行打扫；在扫地机器人的打扫轨迹与p中的全部元素拟合完成后，初步打扫结束，第二轨迹信息包括第一数组p中所在位置位于未打扫干净的区域内的元素；未打扫干净的区域由智能摄像机根据干净地面的神经网络模型对所述已打扫地面的图像进行识别后确定。
124.该实施例扫地机器人可以对智能摄像机识别的未打扫干净的区域重新打扫，有利于确保打扫效果。
125.在一些可能的实施方式中，第二通信模块901还用于接收智能摄像机发送的第三消息，第三消息包括充电桩的位置信息；在第一预设条件满足时，处理器905控制移动模块903根据第三消息朝向充电桩移动；第一预设条件包括：打扫结束或者所述扫地机器人的剩余电量低于第一阈值；扫地机器人900在到达充电桩的位置时，将运行模式切换为与第一预设条件匹配的运行模式。
126.采用该实施例，当打扫结束或者扫地机器人的剩余电量较低时，扫地机器人可以移动至充电桩的位置，切换工作状态为睡眠状态或者充电状态，可以节省功耗，以及确保扫地机器人在电量过低时能够及时进行充电，以保证清扫工作的连续性。
127.可以理解的，在一些可能的实施例中，若扫地机器人的电量较低使得待打扫的区域未打扫完时，在扫地机器人的电量充满或者达到一定阈值后，可以返回对未打扫完的区域继续进行打扫。
128.本技术实施例还提供一种计算机存储介质，其中，该计算机存储介质可存储有程序，该程序执行时可以实现包括上述方法实施例中记载的任何控制扫地机器人运行的方法的部分或全部步骤或扫地机器人的运行方法的部分或全部步骤。前述的存储介质包括：u盘、rom、ram、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
129.需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本技术并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本技术，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本技术所必须的。
130.在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
131.在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置，可通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
132.所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个
网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
133.以上所述，以上实施例仅用以说明本技术的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本技术进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本技术各实施例技术方案的范围。